VowpalWabbit 预测不正确。如何正确准备学习数据？

Question

我正在尝试学习大众根据卧室、浴室、面积和其他特征的数量来预测房价。我的训练数据示例行是：

68000 '51-OMAHA-CT| city=SACRAMENTO zip=95823 state=CA beds:3 baths:1 sq__ft:1167 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.478902 longitude=-121.431028
56333 '3526-HIGH-ST| city=SACRAMENTO zip=95838 state=CA beds:2 baths:1 sq__ft:836 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.631913 longitude=-121.434879
68790 '2796-BRANCH-ST| city=SACRAMENTO zip=95815 state=CA beds:2 baths:1 sq__ft:796 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.618305 longitude=-121.443839

价格街 | ... 总共约500条记录。我的测试数据是（大约500条记录）：

'51-OMAHA-CT| city=SACRAMENTO zip=95823 state=CA beds:3 baths:1 sq__ft:1167 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.478902 longitude=-121.431028
'3526-HIGH-ST| city=SACRAMENTO zip=95838 state=CA beds:2 baths:1 sq__ft:836 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.631913 longitude=-121.434879
'2796-BRANCH-ST| city=SACRAMENTO zip=95815 state=CA beds:2 baths:1 sq__ft:796 type=Residential sale_date=Wed-May-21-00-00-00-EDT-2008 latitude=38.618305 longitude=-121.443839

预测给出这些值：

4819.900391 51-OMAHA-CT
4609.826172 3526-HIGH-ST
4537.140137 2796-BRANCH-ST

这些预测不正确。我不确定我的训练数据是否有问题？我还是很困惑 |字符和放置功能。

Answer 1

当您将特征构造为 city=SACRAMENTO 时，VW 会将其解释为名称为 city=SACRAMENTO 的字符串特征，并为其分配一个隐式值 1.0。 city=SACRAMENTO 被散列并形成特征的索引。

当您将特征构造为 beds:2 时，大众将其解释为名称为 beds 且特征值为 2.0 的特征。 beds 被散列并形成索引。

因此，将 __=__ 形式的特征视为枚举，或来自离散集合的值。当您具有连续特征时，应使用浮点值。

使用 __=__ 格式对于城市名称似乎没问题，但是当您对纬度和经度使用相同的格式时，另一个示例不太可能共享完全相同的 lat/lng string 能够在预测中使用该功能。在我看来 lat/lng 应该是一个基于浮点数的特征。

对于 sale_date 你有类似的问题。这可能更像是一个特征工程的事情，但也许你想把这个特征分成年、星期几、月等。

VowpalWabbit 预测不正确。如何正确准备学习数据？

VowpalWabbit incorrect predictions. How to properly prepare learning data?

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